作者：离散木木夕
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特征向量的缺失值处理
1.缺失值较多，直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成影响。
别人的经验：
（1）数据量很小用贝叶斯，适中较大用xgboost，或神经网络。
（2）避免使用距离度量相关的模型，如Knn和SVM，因为计算两点距离。所以缺失值比较重要，处理不当会导致效果很差。
2.缺失值较少，其余的特征缺失值都在10%以内。
（1）把NAN直接作为一个特征，假设用0表示；
（2）用均值填充；
（3）用随机森林等算法预测填充；（我的理解是用同一列已知数据做回归预测）
（4）用插值法填充；
#插值法就是两点（Xo,Yo），（X1，Y2）估计中间点的值。data_train.interpolate()
（5）用上下数据进行填充；